如何让废弃物“变废为宝”—— 固体废弃物的分选技术工艺和发展趋势

如何让废弃物“变废为宝”—— 固体废弃物的分选技术工艺和发展趋势

固体废弃物分选技术是实现资源回收、减量化和无害化处理的核心环节。随着环保需求的提升和技术进步，分选工艺也在不断优化。

分选技术

基于物料的物理或化学性质差异（如粒度、密度、磁性、光电特性等），分选工艺存在机械分选、光学分选、电磁分选等多种不同的技术路线，分别适应于不同的分选目的，陶朗循环经济研究院整理主流的分选技术如下。

1. 机械分选

包括如尺寸筛分、弹跳筛分、重力分选（包括风选、水浮法等）。

2. 光学分选

通过可见光、近红外等不同光谱段的反射光谱分析来识别和分选不同材质、颜色的物料。

3. 电磁分选

通过电磁场的特性来识别和分选不同材质的物料。

发展趋势

一、流程集成化：从单机作战到全流程智能产线

现代分选系统正突破单一技术局限，通过多模块协同实现“1+1>2”的效能跃升：

• 模块化设计：以“机械筛分→磁选/涡电流分选→光学分选”为核心链条，构建定制化组合方案。
• 智能协同系统：全自动分选线通过中央控制系统实时调配各模块参数。

在分选厂或分选中心内，往往是多种分选技术模块的组合，常见的可回收物分选中心包括机械筛分、磁选（可选涡电流）、光学分选等多模块。

典型的混合生活垃圾分选流程图（简化版）

典型的PP/PE/PS塑料包装分选及高值化再生利用流程

二、人工智能化：从“机械执行”到“自主进化”的范式革命

AI技术正重新定义分选精度与适应性边界。

• AI技术早在30年前就走进分选应用。但受制于当时的技术，AI算法只能通过对比材料颜色的灰度值或色差，借助简单规则做出分选判断，准确率较低。
• 随着算力增加，深度学习赋能下的AI分选系统，可通过百万级图像训练自主构建特征库。
• 在工业4.0时代，互联网和云技术的发展，通过云端数据池持续优化算法模型，进一步提升分选能力和精确性。

三、绿色化与低碳化：从成本中心到价值引擎

分选技术正在环保与经济效益间构建双赢路径。

• 分选设备如TOMRA AUTOSORT™的设计更注重节能，可显著减少碳排放。
• 在分选过程中控制污染排放，例如厦门低值可回收物分拣中心通过破碎、筛分、清洗、脱标等工艺实现资源闭环利用。

固体废弃物分选技术正朝着智能化、集成化与绿色化方向快速发展。陶朗的分选设备凭借其技术创新与高适应性，成为推动行业升级的核心力量。未来，随着AI与物联网技术的深度融合，分选工艺将更加精准，助力全球迈向“无废城市”愿景。